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ModuleNotFoundError: No module named 'mmcls.plain_mamba_dev'

时间: 2025-05-06 15:05:51 浏览: 30
### 关于 `mmcls.plain_mamba_dev` 模块未找到的问题 当遇到 `ModuleNotFoundError: No module named 'mmcls.plain_mamba_dev'` 的错误时，这通常表明当前环境中缺少所需的模块或其依赖项。以下是可能的原因以及解决方案： #### 可能原因分析 1. **环境配置不正确** 如果使用的是多个 Python 版本管理工具（如 pyenv 或 virtualenv），可能存在当前激活的虚拟环境并未安装所需模块的情况[^1]。 2. **模块未被正确安装** 所需的模块 `mmcls` 和子模块 `plain_mamba_dev` 并未通过包管理器正确安装到当前环境中。 3. **路径问题** 当前工作目录下的文件结构可能导致 Python 无法识别该模块所在的路径。 --- ### 解决方法 #### 方法一：确认并切换至正确的 Python 环境 如果正在使用 `pyenv` 或 `virtualenv` 来管理不同的 Python 环境，请确保已激活目标项目所对应的环境。可以通过以下命令验证当前使用的 Python 路径及其版本号： ```bash which python python --version ``` 若尚未创建合适的虚拟环境，则可以按照如下方式操作： ```bash # 使用 virtualenv 创建新环境 virtualenv my_env # 激活虚拟环境 source my_env/bin/activate ``` 对于 `pyenv` 用户，可执行以下命令来设置全局或局部 Python 版本： ```bash pyenv install 3.x.x # 安装指定版本 (替换为实际需求) pyenv global 3.x.x # 设置全局默认版本 pyenv local 3.x.x # 配置特定项目的本地版本 ``` #### 方法二：安装缺失的库 尝试重新安装 `mmcls` 库及相关组件。由于官方文档中提到此框架基于 PyTorch 构建，并且支持机器学习功能扩展[^2]，因此还需要额外引入一些必要的依赖项。 运行下列 pip 命令完成安装过程： ```bash pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/{cu_version}/{torch_version}/index.html pip install openmmlab/mmclassification ``` 注意 `{cu_version}` 和 `{torch_version}` 参数应依据个人 GPU CUDA 设定与 PyTorch 实际版本调整适配值。 另外单独测试是否存在名为 `plain_mamba_dev.py` 文件或者同名插件可用性也很重要；如果没有发现对应资源链接地址则可能是开发者自定义脚本而非公开发布内容。 #### 方法三：检查导入语句及相对位置关系 假设上述两步均已完成但仍报错，则需要仔细审查源码中的 import 表达式是否书写无误。例如有时候会因为拼写失误而导致找不到预期对象。 同时也要留意项目根目录下是否有隐藏初始化 `.init()` 函数调用影响加载顺序等问题发生。 --- ### 总结 综上所述，针对 `ModuleNotFoundError: No module named 'mmcls.plain_mamba_dev'` 错误可以从三个方面入手排查——即核实运行时所在的具体解释器实例、补充遗漏的关键外部软件集合以及修正内部逻辑表述形式上的偏差之处。 ```python import sys print(sys.executable) # 查看当前使用的 Python 解释器路径 ```
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用户使用了conda和mamba来管理环境，可能有一些依赖项被错误地安装或版本冲突。例如，conda环境中可能存在多个版本的CUDA工具包，或者系统级别的CUDA与conda安装的不一致。这时候需要检查环境变量，如LD_LIBRARY_...

import time import math from functools import partial from typing import Optional, Callable import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.utils.checkpoint as checkpoint from einops import rearrange, repeat from timm.models.layers import DropPath, to_2tuple, trunc_normal_ try: from mamba_ssm.ops.selective_scan_interface import selective_scan_fn, selective_scan_ref except: pass # an alternative for mamba_ssm (in which causal_conv1d is needed) try: from selective_scan import selective_scan_fn as selective_scan_fn_v1 from selective_scan import selective_scan_ref as selective_scan_ref_v1 except: pass DropPath.__repr__ = lambda self: f"timm.DropPath({self.drop_prob})" def flops_selective_scan_ref(B=1, L=256, D=768, N=16, with_D=True, with_Z=False, with_Group=True, with_complex=False): """ u: r(B D L) delta: r(B D L) A: r(D N) B: r(B N L) C: r(B N L) D: r(D) z: r(B D L) delta_bias: r(D), fp32 ignores: [.float(), +, .softplus, .shape, new_zeros, repeat, stack, to(dtype), silu] """ import numpy as np # fvcore.nn.jit_handles def get_flops_einsum(input_shapes, equation): np_arrs = [np.zeros(s) for s in input_shapes] optim = np.einsum_path(equation, *np_arrs, optimize="optimal")[1] for line in optim.split("\n"): if "optimized flop" in line.lower(): # divided by 2 because we count MAC (multiply-add counted as one flop) flop = float(np.floor(float(line.split(":")[-1]) / 2)) return flop assert not with_complex flops = 0 # below code flops = 0 if False: ... """ dtype_in = u.dtype u = u.float() delta = delta.float() if delta_bias is not None: delta = delta + delta_bias[..., None].float() if delta_softplus: delta = F.softplus(delta) batch, dim, dstate = u.shape[0],

好的，我现在需要帮助用户理解他们提供的PyTorch代码中的各个功能模块的实现细节。用户提到的模块包括selective_scan_fn、selective_scan_ref、timm.DropPath、einops.rearrange、einops.repeat，以及FLOPs的计算。...

Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/1d/c7/6e21ecece28e6d625f42e708c7523cd78ec82d1622f98562f82bf02748b7/mamba_ssm-2.2.4.tar.gz (91 kB) Installing build dependencies ... done Getting requirements to build wheel ... error error: subprocess-exited-with-error × Getting requirements to build wheel did not run successfully. │ exit code: 1 ╰─> [23 lines of output] C:\Users\admin\AppData\Local\Temp\pip-build-env-0ie_wrtf\overlay\Lib\site-packages\torch\_subclasses\functional_tensor.py:275: UserWarning: Failed to initialize NumPy: No module named 'numpy' (Triggered internally at C:\actions-runner\_work\pytorch\pytorch\pytorch\torch\csrc\utils\tensor_numpy.cpp:81.) cpu = _conversion_method_template(device=torch.device("cpu")) <string>:118: UserWarning: mamba_ssm was requested, but nvcc was not found. Are you sure your environment has nvcc available? If you're installing within a container from https://hub.docker.com/r/pytorch/pytorch, only images whose names contain 'devel' will provide nvcc. torch.__version__ = 2.6.0+cpu Traceback (most recent call last): File "E:\anaconda\envs\mamba_env\lib\site-packages\pip\_vendor\pyproject_hooks\_in_process\_in_process.py", line 389, in <module> main() File "E:\anaconda\envs\mamba_env\lib\site-packages\pip\_vendor\pyproject_hooks\_in_process\_in_process.py", line 373, in main json_out["return_val"] = hook(**hook_input["kwargs"]) File "E:\anaconda\envs\mamba_env\lib\site-packages\pip\_vendor\pyproject_hooks\_in_process\_in_process.py", line 143, in get_requires_for_build_wheel return hook(config_settings) File "C:\Users\admin\AppData\Local\Temp\pip-build-env-0ie_wrtf\overlay\Lib\site-packages\setuptools\build_meta.py", line 334, in get_requires_for_build_wheel return self._get_build_requires(config_settings, requirements=[]) File "C:\Users\admin\AppData\Local\Temp\pip-build-env-0ie_wrtf\ov

git clone https://github.com/state-spaces/mamba.git cd mamba pip install . --no-build-isolation 7. **使用镜像源加速依赖下载** bash pip install mamba_ssm -i ...

# data/dataset.py import os import numpy as np import torch from torch.utils.data import Dataset from plyfile import PlyData import open3d as o3d def read_ply_points(file_path): """ 使用 plyfile 解析 .ply 文件，提取 x, y, z 字段 返回一个 numpy 数组 (N, 3) """ ply = PlyData.read(file_path) # 提取 x, y, z 字段 x = ply['vertex']['x'] y = ply['vertex']['y'] z = ply['vertex']['z'] # 拼接为点云数组 points = np.vstack([x, y, z]).T points = points.astype(np.float32) return points class UnifiedPointCloudDataset(Dataset): def __init__(self, root_dirs, file_exts=['.ply', '.stl', '.obj'], num_points=1024): """ :param root_dirs: 包含所有数据文件夹的列表 :param file_exts: 支持的点云格式 :param num_points: 每个点云采样点数 """ self.file_list = [] self.num_points = num_points # 收集所有点云文件路径 for root_dir in root_dirs: if not os.path.exists(root_dir): raise FileNotFoundError(f"❌ 数据目录不存在: {root_dir}") for root, _, files in os.walk(root_dir): for file in files: if any(file.lower().endswith(ext) for ext in file_exts): full_path = os.path.join(root, file) if os.path.exists(full_path): # 确保文件真实存在 self.file_list.append(full_path) print(f"✅ 共发现 {len(self.file_list)} 个点云文件，用于训练") if len(self.file_list) == 0: raise ValueError("⚠️ 没有发现任何点云文件，请检查路径和文件格式") def __len__(self): return len(self.file_list) def __getitem__(self, idx): path = self.file_list[idx] ext = os.path.splitext(path)[1].lower() try: if ext == '.ply': # 使用 plyfile 读取 .ply 文件 points = read_ply_points(path) elif ext == '.stl': # 使用 open3d 读取 STL 文件并采样成点云 mesh = o3d.io.read_triangle_mesh(path) pcd = mesh.sample_points_uniformly(number_of_points=100000) points = np.asarray(pcd.points) elif ext == '.obj': # 使用 open3d 读取 OBJ 文件 pcd = o3d.io.read_point_cloud(path) if not pcd.has_points(): raise ValueError(f"点云为空或损坏: {path}") points = np.asarray(pcd.points) else: raise ValueError(f"不支持的格式: {ext}") # 检查点云是否为空 if len(points) < 10: raise ValueError(f"点云为空或损坏: {path}") # 固定点数采样 if len(points) < self.num_points: indices = np.random.choice(len(points), self.num_points, replace=True) else: indices = np.random.choice(len(points), self.num_points, replace=False) points = points[indices] return torch.tensor(points, dtype=torch.float32) except Exception as e: print(f"❌ 读取失败: {path}，错误: {str(e)}") return self.__getitem__((idx + 1) % len(self.file_list)) # models/ballmamba.py import torch import torch.nn as nn from torch_geometric.nn import knn_graph, radius_graph from models.mamba_block import MambaBlock from utils.pointcloud_utils import farthest_point_sample class FPS_Causal(nn.Module): def __init__(self, in_channels, hidden_channels, k=512): super(FPS_Causal, self).__init__() self.k = k self.downsample = nn.Linear(in_channels, hidden_channels) self.mamba = MambaBlock(hidden_channels) def forward(self, x, pos): batch_size, num_points, _ = pos.shape idxs = [] for i in range(batch_size): idx = farthest_point_sample(pos[i], self.k) # 现在支持 (N, 3) idxs.append(idx) idx = torch.stack(idxs, dim=0) # (B, k) # 使用 gather 正确采样 x_sampled = torch.gather(pos, 1, idx.unsqueeze(-1).expand(-1, -1, 3)) # (B, k, 3) x_sampled = self.downsample(x_sampled) # (B, k, hidden_channels) x_sampled = self.mamba(x_sampled) # (B, k, hidden_channels) return x_sampled class BallQuery_Sort(nn.Module): def __init__(self, radius=0.3, k=64): super(BallQuery_Sort, self).__init__() self.radius = radius self.k = k def forward(self, pos, x): edge_index = radius_graph(pos, r=self.radius) row, col = edge_index neighbor_pos = pos[col] neighbor_x = x[col] dist = torch.norm(neighbor_pos - pos[row], dim=1) sorted_indices = torch.argsort(dist.view(-1, self.k), dim=1) neighbors = neighbor_x.view(-1, self.k, neighbor_x.shape[1]) return neighbors.gather(1, sorted_indices.unsqueeze(-1).expand(-1, -1, neighbor_x.shape[1])) class BallMambaModel(nn.Module): def __init__(self, in_channels=3, num_keypoints=1024): super(BallMambaModel, self).__init__() self.fps = FPS_Causal(in_channels, 64, k=num_keypoints) self.ball_query = BallQuery_Sort(radius=0.1, k=64) self.mamba = MambaBlock(64) self.decoder = nn.Linear(64, 3) def forward(self, pos): print("pos shape:", pos.shape) # 添加此行，查看 pos 的形状 x = self.fps(None, pos) x = self.ball_query(pos, x) x = x.mean(dim=1) x = self.mamba(x.unsqueeze(0)).squeeze(0) out = self.decoder(x) return out import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class MambaBlock(nn.Module): def __init__(self, d_model: int, d_state: int = 16, d_conv: int = 4, expand: int = 2, dt_rank: int or str = "auto"): """ 完整的 MambaBlock 实现（无 LSTM，基于状态空间模型 SSM） :param d_model: 输入特征维度（通道数） :param d_state: 状态维度（SSM 中的 N） :param d_conv: 卷积核大小（用于局部依赖建模） :param expand: 扩展因子，中间维度 = d_model * expand :param dt_rank: 离散时间步秩，控制参数量，若为 "auto" 则自动计算 """ super(MambaBlock, self).__init__() self.d_model = d_model self.d_state = d_state self.d_inner = int(expand * d_model) self.dt_rank = dt_rank if dt_rank != "auto" else max(1, self.d_model // 16) # 输入投影：将输入特征升维 self.in_proj = nn.Linear(d_model, self.d_inner * 2, bias=False) # 卷积分支（局部建模） self.conv = nn.Conv1d( in_channels=self.d_inner, out_channels=self.d_inner, kernel_size=d_conv, bias=True, groups=self.d_inner, padding=d_conv - 1, # 保证 causal ) # x_proj 将 x 映射到 dt、B、C self.x_proj = nn.Linear(self.d_inner, self.dt_rank + 2 * d_state, bias=False) # dt_proj 将 dt 映射到 d_inner self.dt_proj = nn.Linear(self.dt_rank, self.d_inner, bias=True) # A 和 D 参数（状态矩阵和跳跃连接） A = torch.arange(1, d_state + 1, dtype=torch.float32)[None, :].repeat(self.d_inner, 1) self.A_log = nn.Parameter(torch.log(A)) self.D = nn.Parameter(torch.ones(self.d_inner)) # (d_inner, ) # 输出投影 self.out_proj = nn.Linear(self.d_inner, d_model, bias=False) def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor: """ 前向传播 :param x: 输入张量，形状 (B, L, d_model) :return: 输出张量，形状 (B, L, d_model) """ batch, seqlen, dim = x.shape # 1. 输入投影 + 拆分 xz = self.in_proj(x) # (B, L, 2 * d_inner) x, z = torch.split(xz, [self.d_inner, self.d_inner], dim=-1) # (B, L, d_inner) # 2. 卷积处理 x = x.transpose(1, 2) # (B, d_inner, L) x = self.conv(x)[:, :, :seqlen] # (B, d_inner, L) x = x.transpose(1, 2) # (B, L, d_inner) # 3. x_proj 分割出 dt、B、C x_dbl = self.x_proj(x) # (B, L, dt_rank + 2 * d_state) dt, B, C = torch.split( x_dbl, [self.dt_rank, self.d_state, self.d_state], dim=-1 ) # 4. dt_proj 映射 dt dt = F.softplus(self.dt_proj(dt)) # (B, L, d_inner) # 5. 获取 A A = -torch.exp(self.A_log) # (d_inner, d_state) A = A.unsqueeze(0).unsqueeze(0) # (1, 1, d_inner, d_state) B = B.unsqueeze(dim=2) # (B, L, 1, d_state) C = C.unsqueeze(dim=2) # (B, L, 1, d_state) # 调试信息 print(f"[MambaBlock] A.shape = {A.shape}") print(f"[MambaBlock] B.shape = {B.shape}") print(f"[MambaBlock] C.shape = {C.shape}") print(f"[MambaBlock] dt.shape = {dt.shape}") states = torch.zeros(batch, self.d_inner, self.d_state, device=x.device) outputs = [] for t in range(seqlen): # 更新状态 states = states + x[:, t:t+1, :, None] * B[:, t:t+1, :, :] states = states * torch.exp(A * dt[:, t:t+1, :, None]) # 添加 dt 到状态更新 # 获取当前时间步的 C 并进行 einsum current_C = C[:, t] # (B, 1, d_state) current_C = current_C.squeeze(1) # (B, d_state) # 使用广播机制 y = torch.einsum("binc,bc->bin", states, current_C) # bc 会广播为 binc outputs.append(y) y = torch.stack(outputs, dim=1) # (B, L, d_inner) # ✅ 修复：self.D 扩展为 (1, 1, d_inner) 以便广播 y = y + x * self.D.view(1, 1, -1) # 加上跳跃连接 # 激活 + 输出 y = y * F.silu(z) out = self.out_proj(y) # 调试信息 print(f"[MambaBlock] y.shape = {y.shape}") print(f"[MambaBlock] out.shape = {out.shape}") return out # train.py import os import torch import torch.nn as nn from torch.utils.data import DataLoader from data.dataset import UnifiedPointCloudDataset from models.ballmamba import BallMambaModel from utils.loss import ChamferLoss # 👇 Windows 多进程训练必须放在 if __name__ == '__main__' 里面 if __name__ == '__main__': # 设置多进程启动方式（Windows 下推荐 spawn） torch.multiprocessing.set_start_method('spawn') # ✅ 修改为你自己的路径 ROOT_DIRS = [ r"D:\桌面\point\data1\part1", r"D:\桌面\point\data1\part2", r"D:\桌面\point\data1\part3", r"D:\桌面\point\data1\part4", r"D:\桌面\point\data1\part5", r"D:\桌面\point\data1\part6", r"D:\桌面\point\data1\part7", r"D:\桌面\point\data1\part8", r"D:\桌面\point\data1\part9", r"D:\桌面\point\data1\part10", r"D:\桌面\point\data1\part11", r"D:\桌面\point\data1\part12", r"D:\桌面\point\data1\part13", r"D:\桌面\point\data1\part14", r"D:\桌面\point\data1\part15", r"D:\桌面\point\data1\part16", r"D:\桌面\point\data1\part17", r"D:\桌面\point\data1\part18", r"D:\桌面\point\data1\part19", r"D:\桌面\point\data1\part20", ] # ✅ 创建 Dataset dataset = UnifiedPointCloudDataset( root_dirs=ROOT_DIRS, file_exts=['.ply', '.stl'], num_points=1024 ) print(f"✅ 共发现 {len(dataset)} 个点云文件，用于训练") if len(dataset) == 0: raise ValueError("⚠️ 没有发现任何点云文件，请检查路径和文件格式") # ✅ 创建 DataLoader（num_workers=0 可临时绕过问题） loader = DataLoader( dataset, batch_size=16, shuffle=True, num_workers=0, # 👈 Windows 下训练先设置为 0，后续再尝试 4 pin_memory=True ) # ✅ 模型初始化 device = torch.device("cpu") model = BallMambaModel(in_channels=3, num_keypoints=512).to(device) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3) criterion = ChamferLoss().to(device) # ✅ 训练循环 for epoch in range(50): model.train() total_loss = 0 for i, points in enumerate(loader): points = points.to(device) # 输入输出一致（重构任务） recon_points = model(points) loss = criterion(recon_points, points) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() total_loss += loss.item() if i % 10 == 0: print(f"Epoch [{epoch+1}/50], Batch [{i+1}/{len(loader)}], Loss: {loss.item():.4f}") print(f"Epoch [{epoch+1}/50] 完成，平均 Loss: {total_loss / len(loader):.4f}") torch.save(model.state_dict(), f"models/ballmamba_epoch_{epoch+1}.pth") 上述是我的项目模型训练的代码，现在运行后出现问题C:\ProgramData\miniconda3\envs\torch\python.exe D:\桌面\point\scripts\train_model.py ✅ 共发现 907 个点云文件，用于训练 ✅ 共发现 907 个点云文件，用于训练 pos shape: torch.Size([16, 1024, 3]) [MambaBlock] A.shape = torch.Size([1, 1, 128, 16]) [MambaBlock] B.shape = torch.Size([16, 512, 1, 16]) [MambaBlock] C.shape = torch.Size([16, 512, 1, 16]) [MambaBlock] dt.shape = torch.Size([16, 512, 128]) Traceback (most recent call last): File "D:\桌面\point\scripts\train_model.py", line 76, in <module> recon_points = model(points) File "C:\ProgramData\miniconda3\envs\torch\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 727, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "D:\桌面\point\models\ballmamba.py", line 63, in forward x = self.fps(None, pos) File "C:\ProgramData\miniconda3\envs\torch\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 727, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "D:\桌面\point\models\ballmamba.py", line 30, in forward x_sampled = self.mamba(x_sampled) # (B, k, hidden_channels) File "C:\ProgramData\miniconda3\envs\torch\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 727, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "D:\桌面\point\models\mamba_block.py", line 111, in forward y = y + x * self.D.view(1, 1, -1) # 加上跳跃连接 RuntimeError: The size of tensor a (16) must match the size of tensor b (512) at non-singleton dimension 2 进程已结束，退出代码为 1 应该如何修改代码？给我修改后的完整代码

我们正在处理一个PyTorch错误：RuntimeError: The size of tensor a (16) must match the size of tensor b (512) at non-singleton dimension 2 这个错误发生在点云模型训练中。根据错误信息，两个张量在非单例...

Traceback (most recent call last): File "D:\PySpark\Anaconda\Lib\site-packages\conda\exception_handler.py", line 18, in __call__ return func(*args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\PySpark\Anaconda\Lib\site-packages\conda\cli\main.py", line 28, in main_subshell from ..base.context import context File "D:\PySpark\Anaconda\Lib\site-packages\conda\base\context.py", line 32, in <module> from ..common._os.linux import linux_get_libc_version File "D:\PySpark\Anaconda\Lib\site-packages\conda\common\_os\__init__.py", line 8, in <module> from .windows import get_free_space_on_windows as get_free_space File "D:\PySpark\Anaconda\Lib\site-packages\conda\common\_os\windows.py", line 11, in <module> from ctypes import ( File "D:\PySpark\Anaconda\Lib\ctypes\__init__.py", line 8, in <module> from _ctypes import Union, Structure, Array ModuleNotFoundError: No module named '_ctypes' During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "D:\PySpark\Anaconda\Scripts\conda-script.py", line 12, in <module> sys.exit(main()) ^^^^^^ File "D:\PySpark\Anaconda\Lib\site-packages\conda\cli\main.py", line 105, in main return conda_exception_handler(main, *args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\PySpark\Anaconda\Lib\site-packages\conda\exception_handler.py", line 386, in conda_exception_handler return_value = exception_handler(func, *args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\PySpark\Anaconda\Lib\site-packages\conda\exception_handler.py", line 21, in __call__ return self.handle_exception(exc_val, exc_tb) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\PySpark\Anaconda\Lib\site-packages\conda\exception_handler.py", line 52, in handle_exception from .exceptions import ( File "D:\PySpark\Anaconda\Lib\site-packages\conda\exceptions.py", line 17, in <module> from requests.exceptions import JSONDecodeError File "D:\PySpark\Anaconda\Lib\site-packages\requests\__init__.py", line 43, in <module> import urllib3 File "D:\PySpark\Anaconda\Lib\site-packages\urllib3\__init__.py", line 14, in <module> from . import exceptions File "D:\PySpark\Anaconda\Lib\site-packages\urllib3\exceptions.py", line 3, in <module> import socket File "D:\PySpark\Anaconda\Lib\socket.py", line 52, in <module> import _socket ModuleNotFoundError: No module named '_socket'

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【LabVIEW网络通讯终极指南】：7个技巧提升UDP性能和安全性

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基于ASP的深度学习网站导航系统功能详解

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